COI:Multicoin 合伙人談投資決策：如何尋求投資的最優解？_NFTdot

撰文：KyleSamani，MulticoinCapital合伙人

編譯：Amber

本文將探討在投資過程中幾乎是最重要的那個環節——「決策」。

這里的投資決策不止包含個人的投資選擇，也包含Multicoin從機構視角進行投資前會考慮的一系列問題，以及一些注意事項。

如果用最簡潔的文字概括一下，我覺著是：

簡單>復雜簡潔>冗長?

那么，如何在「決策」時做到簡單呢？

即，通過對單一變量進行優化。

ApeCoin DAO發起新提案AIP-250擬優化APE代幣質押智能合約:金色財經報道，ApeCoin社區已發起新提案AIP-250投票，該提案提出了新的APE代幣質押解決方案，旨在使用戶能夠在出售BAYC、MAYC、BAKC的同時收到預付款，并以復合獎勵質押APE，繼而解決質押NFT升值與獲取質押獎勵之間的互斥困境。此外，除了APE質押獎勵之外，NFT持有者將能夠通過產生額外的被動收入來利用其NFT價值，繼而最大化APE代幣質押獎勵和靈活性。據悉，如果AIP-250提案獲得通過，將部署新的APE Stake質押智能合約，該合約使用戶不僅可以通過自動再投資進質押，還可以以NFT進行借貸或以預付收入將其掛牌出售，確保NFT所有者即使在質押期間仍然可以產生現金流或利用其 NFT 的升值價值，據悉該提案投票將于8月10日結束。[2023/8/6 16:21:23]

在生活中你會做出很多決策——你應該住在哪里？你應該開什么車？你應該吃什么？等等。

21Shares與CoinGecko合作發布全球加密貨幣分類標準 (GCCS):4月3日消息，歐洲加密 ETP 發行商 21Shares 與 CoinGecko 合作發布全球加密貨幣分類標準 (GCCS)。該標準分別從協議層面和和token層面進行了分類。[2023/4/4 13:42:47]

理論上有無數的變量需要優化。

處理「決策」的一種方法是列出這些變量的清單，并為每個變量的重要性創建某種加權標尺，然后嘗試沿著若干維度評估每個潛在的決定可能帶來的結果，得出加權分數，并以此尋求最優解。

這種方法聽起來很理性，但據我所了解，對于大多數的決策來說，某一個單一的變量可能比所有其他變量加起來都要重要。

IMF：加密貨幣的廣泛使用或會導致銀行失去存款并減少貸款:金色財經報道，國際貨幣基金組織 (IMF) 已警告G20國家，加密資產的廣泛使用可能導致銀行失去存款并減少貸款。報告稱：“加密資產的廣泛使用給貨幣政策的有效性、匯率管理、資本流動管理措施以及財政可持續性帶來了巨大風險。此外，央行儲備和全球金融安全網可能需要改變，從而帶來潛在的不穩定。最后，銀行可能會失去存款，不得不減少放貸。”該報告還指出，“盡管具體風險的重要性和相關性因國家情況而異，但加密資產存在許多風險。”不過，盡管存在“顯著風險，加密資產已經開發出公共部門可以利用的技術來實現其自身的政策目標”。[2023/3/13 13:00:35]

這就是為什么「決策」的關鍵不是建立復雜的效用模型，而是要清楚地知道你需要優化其中哪一個變量。

舉個簡單的例子，我基本上只買一個品牌的T恤，我知道它很合身，這樣我就不用考慮穿什么，只需要根據天氣或心情來搭配顏色就可以了，這可以減少在一些瑣碎的事情上的精力花費。而我午餐吃沙拉和蛋白質，不吃碳水化合物，因為碳水化合物讓我在下午犯困，這可以最大限度地提高一天的工作效率。

你也可以把這個框架擴展到投資上。

我們的投資備忘錄的第一部分被稱為「摘要」，而這部分只允許用三句話以內的篇幅來進行概括，如果你無法用三句話精準地闡述投資該項目的理由，那么我們就不會進入到下一步的討論環節之中。

舉幾個例子來看：

Helium：從根本上降低了建立物理WAP網絡的成本結構；Solana：技術的可擴展性讓生態可擴展；Graph：GraphQL可用于抽象檢索，而高效的分散讀取對大型應用很重要；Fractal：NFT游戲市場潛力巨大，團隊實力足夠強；LayerZero：可以有效優化當下跨鏈非常復雜的狀況；Arweave：永久存儲是一種全新的基礎技術，可以釋放出我們無法想象的用例；Superfluid：解決支付問題的最佳解決方案；Serum：CLOB是處理價格發現問題的最佳解決方案；Ceramic：可靠的去中心化數據庫，可以為dTwitter或dReddit等應用提供動力；Fluence：dAWSLambda；UXD：創建完全抵押的去中心化穩定幣的最有效的資本運作方式。?

當然，以上這些總結都是極簡的概括，并沒有包含投資決策中的更多細節。但事實上，在整個投資的過程中，這種簡單概念的確認非常重要。

每當你在互聯網上讀到一篇文章，或與朋友交談時，你就可以將這篇文章/談話與你現有的整個投資組合進行實時交叉對比。而想要快速處理海量信息的唯一方法，就是將每項投資提煉成極簡的概括性描述。

而這就是上面這些案例被刻意簡化到極致的原因。

這些例子中最有趣的是Arweave，因為在做出投資決策時，實際上違反了我提到的「理論的清晰性」。在2019年6月我們第一次投資該項目時，該項目的描述還停留在「全新的存儲解決方案！未來可期。」

當然我提這個例子并不是要推翻前文闡述的觀點，只是說在真正的投資過程中，可能確實會有一些特例讓我們無法精準地進行概括性總結，而如果你要是想繼續推進這筆投資，你就必須要承擔相應的風險，但這時候你一定要能夠搞清楚風險究竟存在在哪里。

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